Rackspace Technology, empresa de tecnología de nube, informó que 69 por ciento de las organizaciones clasifica a la inteligencia artificial y al machine learning como alta prioridad (un incremento de 15 puntos porcentuales con respecto a 2021), sin embargo, 62 por ciento señaló que hubo un rechazo interno en lo que respecta a su grado de adopción.
De acuerdo con una encuesta aplicada a mil 420 líderes mundiales de tecnologías de la información de todos los sectores (como servicios financieros, manufactura, distribución minorista, hospitalidad, gobierno y atención médica) casi un tercio de los encuestados dice que recién empezó a lanzar proyectos de inteligencia artificial y machine learning en el último año.
En comparación, 17 por ciento dijo que comenzó a implementar estas tecnología hace dos años, 11 por ciento hace tres años y sólo el 11 por ciento hace cinco años.
Aunque la mayoría de los encuestados afirmó que la inteligencia artificial y el machine learning son una gran prioridad, sólo 41 por ciento dijo haber obtenido beneficios sustanciales, 3 por ciento ha visto beneficios razonables y 26 por ciento mencionó que es demasiado pronto como para poder saberlo.
Además, 62 por ciento de los encuestados afirma que hubo un rechazo interno en lo que respecta al grado de adopción de la inteligencia artificial y el machine learning dentro de sus organizaciones, pero Rackspace Technology confía en que a medida que dichas herramientas maduren y los proyectos también lo hagan, se verá una expansión en toda la organización, se volverán más predominantes y progresarán en importancia, visibilidad y uso.
En este sentido, 67 por ciento de los encuestados dijo que es un área de importancia, frente a sólo 52 por ciento que lo consideraba en 2022; 60 por ciento incluye predecir el rendimiento comercial y las tendencias de la industria; y 53 por ciento reducir el riesgo.
En este contexto, Rackspace Technology aseguró que las organizaciones utilizan la inteligencia artificial y al machine learning en una variedad cada vez más amplia de contextos, lo que comprende la contratación de talentos, la creciente comprensión del negocio y los clientes, así como el aumento de la innovación y la productividad.
Así, las principales barreras en lo que respecta a la capacidad de las organizaciones de extraer información útil de la inteligencia artificial y del machine learning incluyen la incapacidad de recopilar, estructurar e integrar datos de manera significativa y la necesidad de contar con más capacidades o talento para gestionar los datos de manera eficaz.
No obstante, 82 por ciento de los encuestados dice que ha probado contratar empleados con habilidades de la inteligencia artificial y el machine learning en los últimos 12 meses, mientras que 86 por ciento ha aumentado su personal.
MRA / SNGZ